机器学习与人工智能:数据科学的未来是什么?

2021/8月/02BI 3.0, 大数据技术与运用, 数据可视化1 条评论

当我们想象人工智能的未来时,我们可能会想到我们在电影中看到的小说:高度先进的机器人,可以模仿人类,而且无法与它们区分。的确,快速学习、处理和分析信息以做出决策的能力是人工智能的一个关键特征。

但是,我们大多数人已经了解到,人工智能实际上属于一个子学科,称为机器学习。人工智能已成为数学和计算机科学几个算法领域的一个总称。它们之间有一些关键差异,重要的是要了解,以最大限度地发挥其进步潜力。

专家预测,人工智能投资将继续增长,包括采用人工智能作为服务平台,这将使没有先进技术专业知识的用户更容易访问机器学习程序。因此,深入探讨这些技术如何运作以及如何利用它们对数据科学的未来产生积极影响非常重要。

AI 与 ML

简言之,人工智能可以被看作是一个领域或一类技术,旨在模拟机器中的人类智能。相比之下,机器学习是教授计算机从过去的数据中学习的子领域。

我们可以称之为人工智能的东西,如面部识别、语音识别和异常检测,都属于机器学习的深度学习和强化学习类别。在这些学科中,计算机被教导学习模式,这样它们最终就可以在没有人工干预的情况下执行识别或分类任务。

通过持续开展强化学习,打开人工智能的一个潜在关键。传统的机器学习计划通过历史数据学习,而强化学习计划则通过反复试验来学习。RL 可以被认为是一种”成熟”的学习技术,擅长优化,即最大化或最小化特定结果。

程序需要一系列操作,后续操作由以前操作的最佳结果告知。这种试验和错误需要时间,但技术总是越来越快。将来,我们可以期望强化学习计划能够以更快的速度产生高效效果。

尽管反乌托邦对流氓人工智能的恐惧在很大程度上被夸大了,但与任何技术一样,人工智能和ML并非没有影响和限制。但是,这些技术也可以为公司提供创新的数据组织和分析方法,从而提供巨大的优势。

人工智能和ML的好处

人工智能和ML的好处:

安全

通过机器学习识别机会和风险已成为网络安全领域的关键。机器学习计划可用于帮助保护私有数据并保持安全架构的平稳运行。网络ML的一个很好的例子是动态应用程序安全测试(DAST),这是一个与 Web 应用程序进行通信以识别应用和基础架构中的潜在安全漏洞的程序。

据云防御公司的安全分析师说,”DAST是一种黑匣子应用程序测试,可以在应用程序运行时进行测试。使用 DAST 测试应用程序时,您不需要访问源代码来查找漏洞。然后,如果您的项目依赖关系受到新披露的漏洞的影响,您将收到通知。这意味着漏洞检测正变得比以往更高效和全面。

一旦扫描仪发现了漏洞,人类就可以进行干预并缓解问题。ML程序虽然”聪明”,但并不具有直觉;它们根据严格的参数和所学的数据做出决策。因此,IT 专家在完成扫描过程后进行审核以确保最大效益仍然很重要。

商务物流

计算机程序能够自行学习、组织和分析数据,这导致了许多业务工具和应用程序的发展。市场预测、客户行为和目标人口统计学只是机器学习可以帮助人类的几个分析领域。

在内部,公司可以依靠机器学习算法来捕捉手动错误,提高速度和准确性,并简化业务运营。此外,大数据的普及使得人工智能驱动的营销分析成为寻求最大化其数据分析潜力的公司必经之地。

客户外联

随着云数据存储解决方案的生产力和可访问性提高,越来越多的企业都在问自己如何最好地使用客户数据。随着收集到更多数据,人工智能驱动的分析变得更加准确,B2B 营销工作将看到随着时间的推移收集的信息带来的好处。

我们可以看到客户互动和偏好检测以越来越快的速度定制。基于人工智能的预测分析将使精通技术的公司比其竞争对手拥有不可否认的优势。

人工智能和ML的风险

人工智能和ML的风险包括:

有知觉机器的神话

有一种预感的感觉,往往伴随着人工智能的速度和创新的奇迹。像斯蒂芬·霍金、伊隆·马斯克和比尔·盖茨这样的大牌都警告说,如果人类不能正确管理先进的技术,人工智能的潜在危险。流行的书籍和电影激起了人们的恐惧,担心机器总有一天会有自己的头脑。有人担心,破坏性的人工智能计划,如自主武器,最终可能会落入坏人之手。这些关切并非完全错位。

例如,最近的两次美国总统大选揭示了数据挖掘算法在针对社交媒体用户方面的有效性,以及篡改技术的后果。

但其核心是,这些干预措施不是有知觉的机器:他们是使用先进技术进行可疑目的的人。自动化的便利性和无处不在性使人工智能成为我们日常生活中的强大存在,并且,与任何事情一样,它必须通过政策和道德来管理。

坏演员

另一个潜在的关注领域是网络安全。网络攻击正变得越来越复杂和创新。与任何其他人工智能一样,基于 AI 的恶意软件 AI 也在学习如何对抗基于 AI 的网络安全工具。我们正在进入一个网络安全空间可能是好机器和坏机器之间的战斗的时代。幸运的是,ML 算法擅长异常检测。网络安全专业人员必须继续创新,以跟上不良行为者。

数据科学的未来

目前,人工智能的局限性与学习机制本身有关。机器通过基于过去数据的未来决策来逐步学习以生成特定输出。相比之下,人类能够抽象地思考,使用背景,并且不再需要学习信息。

因此,未来的机器学习算法也有望参与机器非学习,尤其是金融和个人数据等数字资产。这可能是通过人工智能加强安全性的下一步,并改善其部分风险。

人工智能的进步将对数据科学的未来产生重大影响,但机器在人类对智能的思考方式上仍然不是真正的”智能”。计算机在处理速度方面会让我们感到羞耻,但我们还没有创建一个能够捕捉我们自身创造力和逻辑能力的程序。机器是一项重要的资产,但它们仍然只是人类创新的补充。

随着我们越来越接近使小说成为现实,人工智能的发展很可能发生在深度学习和强化学习的学科中。当被问及在人工智能的追求中下一步要注意的方面,这些是需要注意的一些领域。

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